Дисертація присвячена розв’язанню актуального наукового завдання розроблення та удосконалення інформаційних рішень для оброблення медичних зображень. Робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та восьми додатків.
У першому розділі «Сучасні інформаційно-комунікаційні рішення в галузі електронної охорони здоров’я» проведено аналіз медичних інформаційних систем в Україні, виявлено їх переваги та недоліки. Розкрито стан проблеми, пов’язаної з необхідністю розроблення інформаційної технології оброблення медичних даних, зокрема зображень. Запропоновано інформаційну технологію оброблення архівних медичних даних, що ґрунтується на забезпеченні довготривалої безперервної медичної допомоги. Запропонована інформаційна технологія включає процеси попереднього оброблення, класифікації, автоматизованого складання архіву медичних зображень та цифрових сигналів, захисту даних, а також сегментації та виділення ознак зображень, опису та пошуку складових об’єктів на зображеннях.
У другому розділі «Класифікація медичних зображень» проведено аналіз основних підходів до класифікації зображень. Розглянуто існуючі градаційні методи оброблення зображень для підвищення яскравості та контрасту зображень. Показано необхідність розроблення методів класифікації архівних медичних зображень, а також методів підвищення яскравості та контрасту медичних зображень. Розроблено метод класифікації оцифрованих та цифрових медичних зображень. Параметричний простір визначається метаданими зображень, а також якісними та кількісними ознаками. Удосконалено метод підвищення яскравості зображень, що ґрунтується на застосуванні нелінійних перетворень до колірних компонент зображення для колірної моделі HSV. Застосування запропонованого методу дозволяє підвищити точність виявлення контурів на 31.83±5.81% у порівнянні з методом лінійного розтягування.
У третьому розділі «Сегментація медичних зображень» проаналізовано методи сегментації, визначено їх переваги та недоліки. Показано актуальність задачі розроблення нових методів перетворення медичних зображень. Вперше розроблено автоматизований метод сегментації однорідних медичних зображень. Запропонований метод сегментації медичних зображень ґрунтується на аналізі статистичних показників масиву вхідних зображень. Результатом застосування запропонованого методу є набір зображень фону, складових частин вхідних зображень та контурів.
У четвертому розділі «Векторизація та пошук зображень» проведено аналіз методів виявлення контурів, визначено їх переваги та недоліки. Проведено аналіз методів пошуку медичних зображень, визначено їх переваги та недоліки. Показано необхідність розроблення нових методів оброблення зображень для векторного аналізу медичних зображень. Вперше розроблено метод контурного опису об’єктів спостереження відеозображень та статичних медичних зображень. Запропонований метод ґрунтується на контурному представленні зображення та його елементів масивами координат «опорних» вершин, розмір яких є вхідним параметром методу та може змінюватись залежно від вимог, які визначаються поставленою задачею пошуку та потрібною точністю відтворення. Результатом застосування методу є векторні об’єкти на зображенні, які описуються неперервними контурними кривими. У порівнянні з методом інтерполяції (Differential Equation Interpolant), запропонований метод дозволяє зменшити обсяг графічних даних, які зберігаються та оброблюються у медичній програмно-апаратній системі, у 2.71±0.53 рази.
Вперше розроблено метод нечіткого пошуку об’єктів на медичних зображеннях, що ґрунтується на визначенні областей припустимих значень координат вершин векторних зображень для оцінки ступеня схожості геометричних форм об’єктів зображень-кандидатів відповідно до зображень-шаблонів. Застосування двох етапів оцінки ступеня схожості зображень дозволяє кількісно визначити наступні категорії зображень-кандидатів відповідно до зображень-шаблонів: «однакові», «схожі», «незначно схожі» та «несхожі». Запропонований метод дозволяє підвищити точність пошуку на 20.23±2.14% у порівнянні з методом пошуку зображень за змістом. Удосконалено метод згладжування контурних кривих об’єктів зображень, що ґрунтується на застосуванні нелінійних операцій перетворення координат контурних вершин, що дозволяє пригнічувати перешкоди на медичних зображеннях, представлених у векторному форматі. Запропонований метод дозволяє підвищити точність відтворення об’єктів зображення на 10.96±1.53% у порівнянні з методом медіанної фільтрації.
